Aperçu du cours
Deze training biedt deelnemers praktische vaardigheden in machine learning. Deelnemers zullen theoretische concepten verkennen en verschillende machine learning-algoritmen implementeren met behulp van Python.
Prérequis
- Beheersing van de programmeertaal Python
- Basiskennis van scalair wiskundige concepten
Objectifs pédagogiques
- De theoretische basisprincipes van machine learning identificeren
- De belangrijkste machine learning-algoritmen toepassen in geschikte contexten
- De soorten problemen herkennen die door machine learning kunnen worden opgelost
- Machine learning-modellen evalueren en optimaliseren
- De geleerde concepten toepassen op concrete casestudy’s
Public ciblé
- Ingenieurs of technici die basiskennis van machine learning willen verwerven
Programme de formation
-
Implementatie van Algoritmen en Casestudy's (7 uur)
-
Beslissingsbomen en Ensemble-methoden (2 uur)
-
Support Vector Machines (SVM) – Concepten en Toepassing (1,5 uur)
-
Introductie tot Neurale Netwerken / Deep Learning (1,5 uur)
-
Samenvatting, Conclusie en Geavanceerde Praktische Oefeningen (2 uur)
-
-
Theoretische Grondslagen en Gegevensverkenning (7 uur)
-
Introductie tot Machine Learning (1 uur)
-
Problemen opgelost door Machine Learning (1 uur)
-
Leertheorie (1 uur)
-
Geoptimaliseerde leermodellen (1 uur)
-
Logistische regressie – Theorie en Toepassing (1,5 uur)
-
Gegevensverkenning en Voorverwerking (1,5 uur)
-
Instructeur
